Génération de composant "état de santé" pour monitorer le système embarqué de véhicule autonome

Sara Zermani 1 Catherine Dezan 1 Chabha Hireche 1 Reinhardt Euler 1 Jean-Philippe Diguet 2
1 Lab-STICC_UBO_CACS_MOCS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance, UBO - Université de Brest
2 Lab-STICC_UBS_CACS_MOCS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Abstract : Le but de cet article est de proposer une méthode pour l’évaluation probabiliste de l’état de santé des véhicules autonomes. Basées sur des informations de capteurs, les causes d’erreurs des composants peuvent être observées dans certains contextes spécifiques. Notre modèle repose sur la construction d’un réseau bayésien de l’état de santé à partir de l’analyse des modes de défaillances et leurs effets. Une implémentation matérielle/logicielle (HW/SW) du module "état de santé" est également proposée, pour un calcul en ligne et en temps réel sur une plate-forme embarquée incorporant un circuit hybride.
Liste complète des métadonnées

http://hal.univ-brest.fr/hal-01337495
Contributeur : Catherine Dezan <>
Soumis le : dimanche 26 juin 2016 - 23:24:44
Dernière modification le : lundi 27 août 2018 - 16:58:02

Identifiants

  • HAL Id : hal-01337495, version 1

Citation

Sara Zermani, Catherine Dezan, Chabha Hireche, Reinhardt Euler, Jean-Philippe Diguet. Génération de composant "état de santé" pour monitorer le système embarqué de véhicule autonome. Compas , Jul 2016, Lorient, France. 〈hal-01337495〉

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